机器人工程师希望设计出具有动物运动能力的步行机器人。然而，弥合工业环境与真实的非结构化世界之间的鸿沟仍然是一个挑战。要在现实世界中茁壮成长，机器人和动物一样，需要具有适应性强的物理结构和计算机算法。“机器人 Morti”是一款四足机器人，由马克斯·普朗克智能系统研究所的 Felix Ruppert 和 Alexander Badri-Spröwitz 博士开发 1 ，它学会使用两个类似于神经适应的反馈回路来使用腿部的被动动力学。机器人 Morti 的开发是一个令人兴奋的演示，展示了运动关键物理和算法组件的“类似动物”的适应性。它的关节具有生物启发的灵活性，同时使用数据驱动的分层控制算法来实现不同功能级别的短期和长期学习和适应。因此，Morti 是运动体现智能的一个例子，它通过调整身体的物理特性来减少能耗。就像刚出生的小马驹一样，机器人 Morti 经过约 1 小时的自我驱动试错训练后，可以在实验室环境中以合理的能量效率学会走路。看到最新的计算思维与生物学的基本原理（大脑和身体的共同适应）相结合的工作尤其令人鼓舞。传统机器人技术的方法和观点强调使用规定的计算机算法来控制刚体。相比之下，动物的神经回路和身体在物种层面上共同进化，在个体层面上共同适应，以达到令人羡慕的身体表现水平。受动物多才多艺的启发而制造机器的动力（图 1），以及将动物视为机器的相反想法，在 15 世纪列奥纳多·达芬奇和 16 世纪乔瓦尼·阿方索·博雷利的生物力学著作（和绘画）中已经明确表达出来。